Desenvolvimento de uma mão robótica construída com manufatura aditiva e tecnologia open source controlada a partir de estímulos musculares / Development of a robotic hand constructed with additive manufacture and controlled open source technology from muscle stimulus

Segundo os dados do censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) em 2010, verificou-se que o Piauí possuía em torno de 27,59% de sua população com algum tipo de deficiência física, representando assim, mais de 860 mil pessoas. Visando a busca de recursos para promover uma vida longa e saudável, nos últimos anos houve um grande avanço tecnológico das ciências em geral. Um destes avanços é o uso de próteses como parte da reabilitação de pacientes amputados. Pode-se caracterizar próteses como dispositivos destinados a complementar a ausência de um membro ou parte dele. Entretanto, por conta de seu custo, em muitos casos, torna-se inacessível a aquisição de uma prótese por parte da população. Diante disto, este trabalho visa o desenvolvimento de uma prótese construída a partir de manufatura aditiva para amputação transradial em forma de uma mão robótica antropomórfica de baixo custo controlada a partir de estímulos musculares utilizando-se de tecnologia open source. 

BeeFresh: Ferramenta de Monitoramento de Temperatura com IoT para Colmeias de Abelhas Melíponas / BeeFresh: IoT Temperature Monitoring Tool for Honey Bee Hives

O crescimento da apicultura voltada para a produção de mel é notá- vel. Nos últimos anos, o setor apícola registrou um faturamento que ultrapassa os R$ 470 milhões durante o ano de 2016 (mais de 24 mil toneladas de mel exportadas). Porém, as abelhas têm sofrido com a atuação de predadores, falta de flora,  água e clima,  resultando na queda da produção de mel.  O clima e  a temperatura são fatores externos que interferem diretamente na termorregu- lação da colmeia provocando perdas das colmeias por abandono. Este artigo apresenta um sistema de baixo custo cujo objetivo é realizar o monitoramento da temperatura interna das caixas racionais que comportam colmeias de abe- lhas melíponas, além da temperatura externa correspondente ao ambiente de criação desses animais para controle de forma remota e não invasiva. A parte de hardware do sistema é composta por uma placa microcontroladora ESP8266 que utiliza dois sensores de temperatura DS18B20 a prova d’água para coleta de dados cujo armazenamento é feito em plataforma cloud

Trajetórias da Educomunicação nas Políticas Públicas e a Formação de seus Profissionais

Esta obra é composta com os trabalhos apresentados no primeiro subtema, TRAJETÓRIA – Educação para a Comunicação como Política pública, nas perspectivas da Educomunicação e da Mídia-Educação, do II Congresso Internacional de Comunicação e Educação. Os artigos pretendem propiciar trocas de informações e produzir reflexões com os leitores sobre os caminhos percorridos, e ainda a percorrer, tendo como meta a expansão e a legitimação das práticas educomunicativas e/ou mídia-educativas como política pública para o atendimento à formação de crianças, adolescentes, jovens e adultos, no Brasil e no mundo

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost